-
公开(公告)号：CN117172389B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311432591.5
申请日：2023-11-01
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明属于能源优化调度技术领域，具体涉及一种考虑风光不确定性的区域级综合能源优化运行方法及系统，包括：构建区域级综合能源系统；以所构建的区域级综合能源系统的成本最小为目标函数，构建一次优化模型；求解所构建的一次优化模型的目标函数，得到风光基准值下的区域级综合能源系统最优经济成本；以预设的偏差因子和所得到的最优经济成本之间的乘积为约束条件，以综合能源系统所在区域的风光不确定度为目标函数，构建二次优化模型；求解所构建的二次优化模型的目标函数，得到考虑风光不确定性的区域级综合能源系统的最优运行方式，完成考虑风光不确定性的区域级综合能源的优化运行。(56)对比文件陈彦奇等.基于阶梯型碳交易机制的综合能源系统低碳经济调度《.动力工程学报》.2023,第43卷(第7期),第901-909和916页.Wang et al..Multi-objective optimalscheduling model with IGDT method ofintegrated energy system consideringladder-type carbon trading mechanism.《International Journal of ElectricalPower and Energy Systems》.2022,第143卷第108386页.翟晶晶等.考虑需求响应与光伏不确定性的综合能源系统鲁棒优化《.中国电力》.2020,(第08期),第13-22页.孙国强等.基于混合随机规划/信息间隙决策理论的虚拟电厂调度优化模型《.电力自动化设备》.2017,(第10期),第112-118页.
-
公开(公告)号：CN119863140A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411940044.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及综合能源技术领域，提供了一种基于小样本学习的源荷价多任务中长期预测方法及系统。该方法包括，获取短期内的目标数据集和源域大数据集，其中，目标数据集和源域大数据集均包括交易电量、新能源发电量、电力交易价格以及天气数据；采用源域大数据集训练预测模型，将已训练的预测模型迁移到目标数据集进行二次训练，采用二次训练的预测模型对增强的目标数据集进行预测，得到源荷价中长期预测结果。针对电力交易数据量少的问题，本发明利用迁移学习和数据增强，结合其它电力市场交易数据，实现目标电力市场的源荷价中长期预测。
-
公开(公告)号：CN119149963A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411648822.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种建筑空调系统负荷预测方法、装置、介质和设备，涉及计算机技术领域。先获取建筑空调系统中不同位置空调的冷负荷历史时序数据和对应历史时段的负荷影响数据作为样本数据，再基于双向时间卷积网络改进得到双向空间卷积网络，在双向空间卷积网络和双向长短期记忆网络形成的并行结构后串接交叉注意力模块，构建预测模型，之后通过样本数据对预测模型进行训练，并通过冠豪猪优化算法对超参数进行寻优，得到建筑空调系统负荷预测模型，最后通过建筑空调系统负荷预测模型基于待预测数据对建筑空调系统中各空调在目标时刻的冷负荷进行预测。本发明提高了建筑空调系统中不同位置空调的冷负荷预测准确性。
-
公开(公告)号：CN117895510B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410288131.8
申请日：2024-03-14
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明属于电网调峰技术领域，为了解决现有无法真实地反映电动汽车群体的行为，从而给电网调峰带来较大影响的问题，提出了基于聚合商模式下电动汽车集群参与电网调峰方法及系统，以电动汽车集群调度功率与电网负荷之间的均方差最小为目标构建目标函数；根据聚合商下可调度电动汽车集群的反向供电能力，用户意愿度，以及区域内电动汽车集群可调度潜力建立电动汽车侧约束条件；根据聚合商下可调度电动汽车集群的集群规模，以及削峰量建立聚合商侧约束；进而对目标函数进行求解，得到调峰方案，满足了电动汽车集群的调控要求，充分考虑了电动汽车的特点，最大程度地发挥了其潜力，减少对电网的影响。
-
公开(公告)号：CN117455210A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311798433.1
申请日：2023-12-26
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种综合能源系统调度方法、系统、介质及设备，其属于综合能源系统调度优化技术领域，所述方案通过安装能源集线器，在为综合能源系统供能的基础上实现电、气、热能源间的转化，解决传统综合能源系统能源间耦合性较差的问题；通过加入阶梯式碳交易机制，采用价格激励限制系统高碳排机组出力，有利于系统低碳运行；在综合能源系统内加入考虑电价‑电量、气价‑气量自弹性价格及气量‑电价、电量‑气价交叉弹性价格的实时价格型需求响应机制，有利于各类负荷的削峰填谷且能够使综合能源系统更加经济运行。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119167038A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411648756.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种空调系统负荷预测方法、装置、介质和设备，涉及负荷预测技术领域。先获取空调系统的历史负荷数据和历史负荷数据同时期的负荷影响因素，然后根据历史负荷数据基于季节性差分自回归滑动平均模型构建初步负荷预测模型，并确定初步负荷预测模型对历史负荷数据的预测残差，之后再根据负荷影响因素和初步负荷预测模型对历史负荷数据的预测残差，对广义回归神经网络进行训练得到残差预测模型，最后可将待预测的负荷数据输入初步负荷预测模型进行初步负荷预测，并通过残差预测模型对其进行修正，从而根据初步负荷和修正确定空调系统在目标时刻的预测负荷。本发明提高了收敛速度、预测效率和预测准确性。
-
公开(公告)号：CN116412162A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310420452.4
申请日：2023-04-14
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法及系统，包括：实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数；基于获得的相关参数，利用预先训练的深度神经网络模型获得故障诊断结果；其中，所述深度神经网络模型采用堆栈稀疏自编码器结合Softmax逻辑回归模型的形式，所述深度神经网络模型的训练过程包括：获取磁悬浮鼓风机各种工况下的历史相关参数，作为训练集；利用所述训练集对所述深度神经网络模型进行初始训练；利用训练集中当前工况对应的历史相关参数，对初始训练后的模型进行二次训练，获得训练好的深度神经网络模型；其中，初始训练模型中得到的堆栈稀疏自编码器的前预设数量的编码层参数，作为二次训练时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参数。
-
公开(公告)号：CN116295652A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310349045.9
申请日：2023-03-30
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种智能光纤光栅植入式柔性传感器的制备及传感方法，涉及智能光纤柔性传感器技术领域。将具有聚酰亚胺涂覆的相同的两FBG阵列相互平行内置于柔性棒中制得光纤光栅植入式柔性传感器，当FBG植入式柔性传感器的形状发生弯曲变化时，通过智能分类算法识别出其弯曲形状。采用优化算法对检测单元中FBG传感点的波长变化量进行分类修正，基于修正后的传感点的波长信息，利用曲线拟合算法重构FBG植入式柔性传感器的形状，进而得到每个检测单元末端的位移。本发明设计传感器在传感过程中可以实现温度自补偿、弯曲形状自分类和位移误差自修正，能够用于线性工程位移场的健康监测，具有较高的应用和推广价值。
-
公开(公告)号：CN115310355A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210924624.7
申请日：2022-08-02
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本公开提供了一种考虑多能耦合的综合能源系统多元负荷预测方法及系统，其属于园区综合能源系统负荷预测技术领域，所述方案包括：获取园区综合能源系统中的历史负荷预测相关数据，并进行相应预处理；基于所述历史负荷预测相关数据，采用加权基因共表达网络分析方法挖掘多元负荷间以及负荷与其对应的各影响因素之间的非线性关系，确定与不同负荷强相关的影响因素；将不同负荷的负荷历史数据及其强相关影响因素对应的特征同时输入预先训练的负荷预测模型中，获得不同负荷对应的负荷预测结果；其中，所述负荷预测模型采用MTL框架，利用BiLSTM作为MTL的共享层，不同负荷下的预测任务之间通过所述共享层进行信息共享。
-
公开(公告)号：CN119149963B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411648822.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种建筑空调系统负荷预测方法、装置、介质和设备，涉及计算机技术领域。先获取建筑空调系统中不同位置空调的冷负荷历史时序数据和对应历史时段的负荷影响数据作为样本数据，再基于双向时间卷积网络改进得到双向空间卷积网络，在双向空间卷积网络和双向长短期记忆网络形成的并行结构后串接交叉注意力模块，构建预测模型，之后通过样本数据对预测模型进行训练，并通过冠豪猪优化算法对超参数进行寻优，得到建筑空调系统负荷预测模型，最后通过建筑空调系统负荷预测模型基于待预测数据对建筑空调系统中各空调在目标时刻的冷负荷进行预测。本发明提高了建筑空调系统中不同位置空调的冷负荷预测准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.025 seconds)
